Other language confidence: 0.7157221410051707
This dataset was collected during the cruise MSM129/1 with RV MARIA S. MERIAN from Warnemünde, Germany to St. John's, Canada. It contains chlorophyll-a measurements [µg/l] from water samples collected from the seawater supply (Reinseewassersystem, RSWS) as well as from three CTD casts to calibrate the fluorometers of the RSWS system and the CTD, respectively. The outflow of a PocketFerrybox that was connected to the seawater supply in the hangar was used for sampling. It takes a substantial amount of time for the water to reach the hanger from the intake point. The time delay between the sensor readings of the RSWS and the PocketFerrybox was determined and the timestamps of the water sampling were adjusted accordingly. Given latitute and longitude refer to this corrected timestamp. The original time of water sampling in the hangar is given as an additional column with the comment time of sampling. To obtain chl-a concentrations, water samples were filtered onboard through 0.7 μm pore size, glass fiber filters (Whatmann GF/F) under low vacuum. Filters were frozen immediately at -80 °C until extraction in laboratory by 90% acetone method. Concentrations were calculated from fluorescence measured with a pre-calibrated Turner Design TD 7200-02 laboratory fluorometer (EPA445.0, Turner Manual).
Gewässerrenaturierungsprojekte zielten bisher hauptsächlich darauf ab, natürliche lokale Habitatbedingungen wiederherzustellen und dadurch die Biodiversität zu erhöhen. Dieser habitatbasierte Ansatz auf lokaler Ebene vernachlässigt den starken Einfluss von großräumigen Umweltfaktoren. Außerdem sind die gesellschaftlichen Bedürfnisse und der Nutzen von Renaturierungen bislang kaum untersucht und ihre Beziehung zum lokalen und regionalen Umweltkontext unklar. In letzter Zeit wurden Konzepte zu den relevanten räumlichen Skalen für die Gewässerrenaturierung entwickelt, diese wurden aber noch nicht an großen Datensätzen getestet. Das COSAR-Projekt untersucht den Einfluss des gegenwärtigen und historischen räumlichen Kontextes von Renaturierungsprojekten auf die ökologischen und gesellschaftlichen Renaturierungsergebnisse. Die Projektpartner kombinieren ihre vorhandenen ökologischen Monitoringdaten von 200 Restaurierungsprojekten aus Mittel- und Nordeuropa. Zusätzlich werden Social-Media-Posts von renaturierten Standorten analysiert, um Rückschlüsse auf Ökosystemleistungen und die Interaktion der Menschen mit renaturierten Standorten zu ziehen. Das Projekt besteht aus drei Arbeitsschritten. Erstens definieren und quantifizieren wir ökologische und gesellschaftliche Indikatoren für den Erfolg von Renaturierungen und untersuchen ihre Synergien und Zielkonflikte. Zweitens kontextualisieren wir die ökologischen und gesellschaftlichen Restaurierungsergebnisse mit biotischen und abiotischen Umwelt- und sozioökonomischen Daten auf verschiedenen räumlichen Skalen, um die relevanten Treiber und Skalen zu identifizieren, die den Renaturierungserfolg fördern oder verhindern. In diesen Analysen berücksichtigen wir auch historische Umweltbedingungen. Drittens entwickeln und verbreiten wir ein interaktives Online-Werkzeug, das während der Restaurierungsplanung genutzt werden kann, um das in den ersten beiden Stufen gewonnene Wissen auf eigene Restaurierungsszenarien anzuwenden. Zusätzlich stellen wir Faktenblätter zur Verfügung und zeigen Best-Practice-Beispiele für die Renaturierungsplanung auf. Wir wenden einen transdisziplinären Ansatz an und legen großen Wert auf die Einbindung von Stakeholdern in allen Projektphasen. Diese Stakeholder vertreten verschiedene Interessengruppen aus allen am Projekt beteiligten Nationalitäten. Sie helfen bei der Identifizierung der relevanten Erfolgsindikatoren, gestalten den Fokus der Kontextanalysen, geben Ratschläge, um die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit der Projektergebnisse sicherzustellen und fungieren als Botschafter bei der Verbreitung der Projektergebnisse. Mit diesem Projektdesign stellen wir neues Wissen und Werkzeuge zur Verfügung, um den ökologischen und gesellschaftlichen Nutzen von Renaturierungsprojekten zu fördern, die Planung vielversprechender Renaturierungsprojekte zu erleichtern um die Ziele der Wasserrahmenrichtlinie und die Sustainable Development Goals 3, 6, 14 &15 zu erreichen.
This dataset was collected during the cruise MSM129/1 with RV MARIA S. MERIAN from Warnemünde, Germany to St. John's, Canada. It contains suspended particulate matter, particulate organic matter and particulate inorganic matter measurements [mg/l] from water samples collected from the seawater supply (Reinseewassersystem, RSWS) to calibrate the turbidity data of the RSWS system. The outflow of a PocketFerrybox that was connected to the seawater supply in the hangar was used for sampling. It takes a substantial amount of time for the water to reach the hanger from the intake point. The time delay between the sensor readings of the RSWS and the PocketFerrybox was determined and the timestamps of the water sampling were adjusted accordingly. Given latitute and longitude refer to this corrected timestamp. The original time of water sampling in the hangar is given as an additional column with the comment time of sampling. To obtain suspended particulate matter concentrations, water samples were filtered onboard through 0.7 μm pore size, glass fiber filters (Whatmann GF/F, 47 mm) under low vacuum. Filters were frozen immediately at -80 °C until gravimetric analysis in the laboratory at ICBM, Wilhelmshaven according to IOCCG recommendations.
Das "Non-Target Screening im Rheineinzugsgebiet" ist eine Initiative, deren Ziel es ist, die Non-Target Screening (NTS) Methodik zwischen den Umweltüberwachungsbehörden im Rheineinzugsgebiet zu harmonisieren. Das Ziel dieser Harmonisierung ist es, eine hohe Vergleichbarkeit der NTS-Daten aus verschiedenen Laboren zu erreichen, um neu auftretende Schadstoffe über die Überwachungsstationen entlang des Rheins und seiner Nebenflüsse hinweg zu detektieren und zu verfolgen. Das Projekt wird von der Internationalen Kommission zum Schutz des Rheins koordiniert und umfasst derzeit Institutionen aus fünf europäischen Ländern. Ein Vorgängerprojekt, genannt "Rhein-Projekt NTS", lief von 2021 bis 2024 und wurde von der Europäischen Union über das LIFE-Programm finanziert. Während dieser frühen Phase wurde eine Plattform für die schnelle, automatisierte, zentralisierte Auswertung und Speicherung von NTS-Daten entwickelt. Diese Plattform wird als NTS-Tool bezeichnet und wird von der deutschen Landesbehörde IT Baden-Württemberg gehostet. Das NTS-Tool umfasst derzeit eine harmonisierte Analysemethode auf Basis der Flüssigchromatographie gekoppelt mit hochauflösender Massenspektrometrie (LC-HRMS), IT-Infrastruktur (Cloud, Terminalserver), die Software enviMass zur Auswertung von NTS-Daten, Qualitätskontrollmaßnahmen basierend auf isotopenmarkierten Standardverbindungen sowie das Datenaggregierungs- und Visualisierungstool (DAV-Tool). Das DAV-Tool ermöglicht es Laborpersonal, nach neuartigen Schadstoffen in allen beteiligten Überwachungsstationen zu suchen. Das NTS-Tool wird im Rahmen des Internationalen Warn- und Alarmplans Rhein (IWAP Rhein) für Warnzwecke genutzt, da die zentrale Datenauswertung es ermöglicht, Schadstoffe schnell zu identifizieren, sodass geeignete Maßnahmen ergriffen werden können, um die öffentliche Gesundheit und die Umwelt zu schützen. Ein weiteres Ziel des Projekts ist der Wissenstransfer über bekannte und unbekannte neuartige Schadstoffe an Expertengruppen und Trinkwasserversorger im Rheineinzugsgebiet. Die Ergebnisse, die mit dem NTS-Tool gewonnen werden, sollen zur Überwachung der im "Rhein 2040"-Programm formulierten Ziele beitragen, einschließlich des 30%-Reduktionsziels für Mikroverunreinigungen, den Zielen des "Null-Schadstoff-Aktionsplans" der EU sowie den individuellen Strategien der Staaten im Rheineinzugsgebiet. Das Rheinüberwachungsprogramm und das Programm „Rhein 2040“ stützen sich auf die NTS-Methode, um neu auftretende chemische Substanzen zu identifizieren.
Anknüpfung an das EU LIFE APEX Projekt mit dem Fokus auf systematischer Nutzung von Monitoringdaten zur effizienten Ermittlung regulatorisch belastbarer Daten für die Identifizierung prioritärer Stoffe und zur Aufdeckung blinder Flecken in der Umweltbewertung. Mittels modernster Analytik sollen regulierungsbedürftige Chemikalien in terrestrischen und aquatischen Nahrungsnetzten identifiziert und ein Konzept und Leitfaden entwickelt werden, wie solche Monitoringdaten systematischer unter REACH u.a. Vollzügen genutzt werden können. Ein Schwerpunkt liegt auf anreichernden Stoffen, die mit etablierten Methoden der Bioakkumulationsbewertung nicht erfasst werden, beispielsweise sehr hydrophobe Stoffe oder solche die verstärkt in Luftatmern anreichern aber nicht in Fischen. Die Daten werden in Europäische Datenbanken (NORMAN/ IPCHEM) eingespeist, mit laufenden EU Projekten (z.B. PARC) vernetzt und unterstützen laufende Arbeiten aller Vollzüge sowie zur Bodenstrategie 2030.
Der Umsetzungsplan der COP27 enthält eine sehr klare Aussage. "Ein Drittel der Welt, darunter 60% von Afrika, hat keinen Zugang zu Frühwarn- und Klimainformationsdiensten". Dies gilt vor allem für niederschlagsbezogene Warnungen. Der Grund dafür ist das fast vollständige Fehlen von Wetterradaren auf in Afrika und die mangelnde Dichte von Niederschlagsmessstationen. Im Gegensatz dazu sind geostationäre Satelliten (GEOsat) und potentiell auch kommerzielle Richtfunkstrecken (CML) und Satelliten-Mikrowellenverbindungen (SML) nahezu in Echtzeit verfügbar und können zur Niederschlagsschätzung verwendet werden. Die quantitative Niederschlagsschätzung (QPE) aus GEOsat-Daten ist jedoch aufgrund der indirekten Beziehung zwischen der Niederschlagsmenge und den tatsächlichen Messungen, die im sichtbaren und infraroten Spektrum durchgeführt werden, eine Herausforderung. Für die QPE aus SML- und CML-Daten, insbesondere auf der Grundlage groß angelegter CML-Studien in Europa, wurde gezeigt, dass sie mit der QPE aus Radar- und Regenmessern gleichwertig sein kann. In Ermangelung von Referenzdaten, wie es in Entwicklungsländern häufig der Fall ist, sind die bestehenden maßgeschneiderten semi-empirischen Prozessierungsmethoden jedoch oft nicht direkt anwendbar. GEOsat-Daten haben das Potenzial, die CML/SML-Prozessierung in diesen Regionen zu unterstützen, und umgekehrt könnte die CML/SML-QPE zur Anpassung der GEOsat-QPE verwendet werden. Das übergeordnete Ziel des Projekts MERGOSAT ist daher die Entwicklung neuartiger Methoden zur Erstellung verbesserter Echtzeit-Niederschlagskarten für datenarme Regionen durch eine Kombination von GEOsat-Daten und CML/SML-QPE. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir uns auf drei Aspekte konzentrieren: 1) Schaffung einer Grundlage für allgemeinere CML/SML-QPE-Modelle durch Verbesserung des Verständnisses der Prozesse die die EM-Ausbreitung von CML und SML beeinflussen. 2) Entwicklung geeigneter CML/SML-QPE-Modelle, die in datenarmen Regionen anwendbar sind, aufbauend auf den neuen Erkenntnissen über WAA und DSD und unter innovativer Nutzung von GEOsat-Daten. 3) Verbesserung der GEOsat-QPE mit DeepLearning-Methoden und Entwicklung eines neuen Verfahrens, das die Zusammenführung mit CML/SML-Daten mit sub-stündlicher Auflösung ermöglicht. Wir werden unsere Forschung auf unser umfangreiches Archiv von CML-Daten, auch aus Afrika, und die zunehmende Verfügbarkeit von SML-Daten stützen. Zusätzliche Daten aus Feldexperimenten werden mit modernsten Simulationen der EM-Ausbreitung kombiniert. Darüber hinaus werden wir neueste Techniken des DeepLearnings und unsere Hochleistungs-Recheninfrastruktur nutzen. In Kombination mit den erweiterten Fähigkeiten des kürzlich gestarteten MTG GEOsat wird uns dies ermöglichen, unsere Ziele erfolgreich anzugehen und die methodische Grundlage zu schaffen, die erforderlich ist, um datenarme Regionen mit verbesserten und zuverlässigen Niederschlagsinformationen nahezu in Echtzeit zu versorgen.
Previous Sternfahrten were mainly conducted in spring and summer. To cover the seasonal aspects more thoroughly, including a winter situation, Sternfahrt 13 was conducted in February 2025 (10–12 February). We used the RV Heincke (cruise HE653/2) instead of the RV Uthörn. The Heincke's draught is greater, so we could not reach all of our previous stations. Surface and bottom water samples were taken with a rosette; in the event of stratification in the water column, an additional sample was taken from the middle.
Bebauungspläne und Umringe der Kreisstadt Saarlouis (Saarland) Stadtteil Beaumarais:Bebauungsplan "Am Rech Nr.64_0" der Kreisstadt Saarlouis, Stadtteil Beaumarais
Für die sehr persistente und sehr mobile Verbindung Trifluoracetat (TFA) werden die potentiell TFA-emittierenden Industriebetriebe dargestellt, die im Rahmen des Gutachtens „Trifluoracetat (TFA): Grundlagen für eine effektive Minimierung schaffen - Räumliche Analyse der Eintragspfade in den Wasserkreislauf“ (Laufzeit: August 2021-November 2022) ermittelt wurden. Wichtiger Hinweis: Informationen zu Industriebetrieben in Deutschland, die TFA direkt in die aquatische Umwelt emittieren, lagen nicht vor. Daher können keine Aussagen zur Relevanz des Eintragspfads Industrie für die TFA-Fracht in Fließgewässern in Deutschland und zum Standort TFA-emittierender Betriebe getroffen werden. Ob und in welchem Umfang die aufgezeigten Betriebe tatsächlich TFA in die aquatische Umwelt emittieren, kann an dieser Stelle nicht beantwortet werden. Hier wird daher lediglich die Lage der Betriebe in Deutschland dargestellt, welche laut der Angaben im E-PRTR-Register Betriebe sind, die Fluor oder Fluor-haltige Verbindungen emittieren oder nach Artikel 10 der REACH-Verordnung registriert sind. Die Daten lassen jedoch keine Rückschlüsse auf die tatsächlich im Betrieb produzierten und/oder verarbeiteten fluorierten Chemikalien zu. Genauere Hinweise befinden sich im Abschnitt Herkunft des Datenkatalogs.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 986 |
| Europa | 184 |
| Kommune | 62 |
| Land | 71 |
| Weitere | 9 |
| Wirtschaft | 3970 |
| Wissenschaft | 4217 |
| Zivilgesellschaft | 46 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 190 |
| Daten und Messstellen | 3993 |
| Ereignis | 20 |
| Förderprogramm | 632 |
| Infrastruktur | 3964 |
| Sammlung | 1 |
| Software | 2 |
| Taxon | 4 |
| Text | 3906 |
| Umweltprüfung | 6 |
| unbekannt | 177 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 366 |
| Offen | 4663 |
| Unbekannt | 15 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4484 |
| Englisch | 4641 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3989 |
| Bild | 63 |
| Datei | 3731 |
| Dokument | 4102 |
| Keine | 562 |
| Unbekannt | 8 |
| Webseite | 4117 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 868 |
| Lebewesen und Lebensräume | 4577 |
| Luft | 781 |
| Mensch und Umwelt | 5031 |
| Wasser | 4544 |
| Weitere | 5044 |